<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="regularsize">
        <h2>Pixelek osztályozása deep learning használatával</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-88BE63A6-B06C-4C61-9AB1-8DA5A08C6783-web.png" alt="Pixelek oszt&aacute;lyoz&aacute;sa deep learning haszn&aacute;lat&aacute;val"></h2>
        <hr/>
    <p>Ez az eszk&ouml;z tan&iacute;tott m&eacute;ly tanul&aacute;s modellt futtat egy bemeneti raszteren egy oszt&aacute;lyozott raszter l&eacute;trehoz&aacute;s&aacute;ra, &eacute;s minden &eacute;rv&eacute;nyes pixelnek lesz egy hozz&aacute;rendelt oszt&aacute;lya.
    </p>
    <p>Ha az  <b>Aktu&aacute;lis t&eacute;rk&eacute;p kiterjed&eacute;s</b> be van jel&ouml;lve, akkor a program csak az aktu&aacute;lis t&eacute;rk&eacute;p kiterjed&eacute;sen l&aacute;that&oacute; raszter ter&uuml;letet elemzi. Ha nincs bejel&ouml;lve, akkor az eg&eacute;sz rasztert elemzi, akkor is, ha az k&iacute;v&uuml;l esik az aktu&aacute;lis t&eacute;rk&eacute;p kiterjed&eacute;sen.
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>Válassza ki a pixelek osztályozásához használt képet</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>A bementi k&eacute;p az oszt&aacute;lyoz&aacute;s&aacute;hoz.
            </p>
            <p>Lehet raszteres adatszolg&aacute;ltat&aacute;si URL, raszteres r&eacute;teg vagy raszteres adatszolg&aacute;ltat&aacute;si r&eacute;teg.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>Válassza ki a pixelek osztályozásához használt deep learning modellt</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Bemeneti m&eacute;ly tanul&aacute;s csomag ( <code>.dlpk</code>) elem.
            </p>
            <p>A m&eacute;ly tanul&aacute;s csomag ebből &aacute;ll: Esri modelldefin&iacute;ci&oacute;s JSON-f&aacute;jl ( <code>.emd</code>), m&eacute;ly tanul&aacute;s bin&aacute;ris modellf&aacute;jl, valamint opcion&aacute;lisan az alkalmazand&oacute; Python raszterfunkci&oacute;.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>Adja meg a deep learning modell argumentumait</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>A funkci&oacute;argumentumokat a Python raszterfunkci&oacute; oszt&aacute;lyhivatkoz&aacute;sban a bemeneti modell defini&aacute;lja. Itt lehet list&aacute;zni a kieg&eacute;sz&iacute;tő m&eacute;ly tanul&aacute;s param&eacute;tereket &eacute;s argumentumokat k&iacute;s&eacute;rletekhez &eacute;s finom&iacute;t&aacute;sokhoz, mint p&eacute;ld&aacute;ul konfidenciak&uuml;sz&ouml;b&ouml;t az &eacute;rz&eacute;kenys&eacute;g &aacute;ll&iacute;t&aacute;s&aacute;hoz.
            </p>
            <p>Az argumentumok nev&eacute;t az eszk&ouml;z t&ouml;lti fel a Python modulb&oacute;l kiolvasva.
            </p>  
            <p> 
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputClassifiedRaster">
        <div><h2>Eredményréteg neve</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>A  <b>Saj&aacute;t tartalom</b> alatt l&eacute;trej&ouml;vő &eacute;s a t&eacute;rk&eacute;phez hozz&aacute;adott r&eacute;teg neve. Az alap&eacute;rtelmezett n&eacute;v az eszk&ouml;z nev&eacute;től &eacute;s a bemenő r&eacute;teg nev&eacute;től f&uuml;gg. Ha a r&eacute;teg m&aacute;r l&eacute;tezik, akkor a program megk&eacute;ri, hogy adjon meg egy m&aacute;sik nevet.
            </p>
            <p>Az Eredm&eacute;ny ment&eacute;si helye leg&ouml;rd&uuml;lő mezőben megadhatja a  <b>Saj&aacute;t tartalom</b>mapp&aacute;j&aacute;nak nev&eacute;t, ahov&aacute; az eszk&ouml;z <b>menti az eredm&eacute;nyt</b>.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
